현재 SVM을 사용하고 있으며 훈련 기능을 [0,1] 범위로 조정하고 있습니다. 먼저 훈련 세트에 적합 / 변환 한 다음 동일한 변형을 테스트 세트에 적용합니다 . 예를 들면 다음과 같습니다.
### Configure transformation and apply to training set
min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train)
### Perform transformation on testing set
X_test = min_max_scaler.transform(X_test)
트레이닝 세트의 지정된 기능의 범위가 [0,100]이고 테스트 세트의 동일한 기능의 범위가 [-10,120]이라고 가정합니다. 교육 세트에서 해당 기능은 [0,1]로 적절하게 조정되며, 테스트 세트에서 해당 기능은 [-0.1,1.2]와 같이 처음 지정된 것 이외의 범위로 조정됩니다.
테스트 세트 기능의 결과가 모델 학습에 사용되는 기능 범위를 벗어난 결과가 궁금합니다. 이것이 문제입니까?